1.3.5　專家控制

在傳統控制系統中，系統的運行排斥了人為的干預，人機之間缺乏交互，控制器對被控對象在環境中的參數、結構的變化缺乏應變能力。20世紀80年代初，人工智能中專家系統的思想和方法開始被引入控制系統的研究和工程應用中。專家系統主要面臨的是各種非結構化的問題，它能處理定性的、啟發式或不確定的知識信息，經過各種推理來達到系統的任務目標。瑞典的K.J.Astrom首先把人工智能的專家系統引入智能控制領域，提出了一種“專家控制”的概念，構成一種智能控制方法。專家控制的基本結構如圖1-13所示。

圖1-13　專家控制的基本結構

專家控制（Expert Control，EC）是智能控制的一個重要分支，又稱為專家智能控制。所謂專家控制，是將專家系統的理論和技術同控制理論、方法與技術相結合，在未知環境下，仿效專家的經驗實現對系統的控制。

按照專家控制在控制系統中的作用和功能，可以將專家控制器分為直接型專家控制器和間接型專家控制器兩種，專家控制具有靈活性、適應性及魯棒性的特點，因而在工業控制中得到了廣泛的應用。